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Unit 42

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
谁招架得住一个 AI 女友啊(男友也行)
硅星人 · 2024-01-29 · via 人人都是产品经理

前几天一款“哄哄模拟器” 在线哄赛博女友的app火了,70万人两天花了10亿token,开发的人都楞了。在情感需求上,大家都这么“饥不择食”吗?

这两天,70万人在线用一款“哄哄模拟器” 在线哄赛博女友,开发模拟器的哥们都楞了:哪儿冒出来的这么一群人啊?怎么两天就花了10亿 token 啊?这10亿 token 出去我可几千美元打水漂了啊!怎么那么多狂作死的钢铁直男啊?你们敢情是从 QQ 空间这个鬼地方摸过来的啊?可是你们咋都这么寂寞啊?年轻人真的都没女朋友啊?咋着?你们也知道你们成 AI 的陪聊了啊?

这恐怕是 LLM(大语言模型)近期最出圈的一次。“哄哄模拟器” 是个啥?它是一个基于大语言模型的应用,也就是现在流行的时髦词儿“AI 原生应用”;它是一个针对特(zuo)定(si)场景的 AI 聊天机器人。但对大多数前仆后继涌入送命的熊孩子来说,它就是一款文字版的聊天游戏。

这玩意儿简单得不能再简单了,但就是那么抓人。泡 QQ 空间、对 AI 一知半解甚至全无了解的小男生,对着一个个能激怒女朋友的场景对话框,能把对话框 YY 成一个瞪眼撅嘴垂泪的女朋友,跟她玩儿命聊,哄对了加分,马屁拍马腿上了扣分。玩到最后,要么哄开心了大功告成捧着手机做个好梦,好么挽回失败从头再哄一回。如果一个活的女朋友能跟你别扭一宿,那你玩这个还就真能玩一宿。

我要是DK(“哄哄模拟器”的开发者),我就开通付费功能,能不能过审先不说,估计起码得有五万人能为了通关续命。20轮对话哄不好她就跟你分手,你要想不分手就给我九块九。50轮对话还哄不好她就要离家出走,你要不想跟她断了就给我九十九。100轮对话她还心如死灰,那就……算了,这么笨的人老子不挣你的钱了分了拉倒。可耗的 token 不就早回本儿了嘛?

不是只有咱中国混 QQ 空间的小男生才这么无聊,美国也一样,全世界人民都一样。GPT Store刚一推出来,琳琅满目花枝招展的虚拟女友和理想型男友就都冒出来了,菜单下拉好几次也看不完。我身边就有好几个 AI 群的群友披星戴月地在GPT Store 上发布了几个女友(在这儿就不点你们的名了)。

众所周知,OpenAI 的 CEO Sam Altman是 AI 工具主义论者。他认为 ChatGPT 的出现,是为了更好地方便人们科研、编程、学习、工作、成长,为社会创造更多的价值,以及生产力。GPT Store 一推出来,他就在社交网站 X 上发帖说 GPT Store 不欢迎虚拟男友和女友,可架不住全世界的人民群众都不吃他这套,Sam Altman 老师自己的人生主打一个日理万机+美男入怀,可全世界能有几个奥特曼老师这样的人生赢家啊,又有多少人能吭哧吭哧地创造生产力啊。

奥特曼老师没能在 GPT Store 实现他理想的 “product market fit”(产品与市场契合),大抵是因为他日常思考的是人工智能的使命“上限”,而不太能感知 AI 一旦出圈的“下限”。比奥特曼老师想得开的 Character AI 就不一样,人家主打 AI 的角色扮演,让人们创造各种虚拟角色,或跟历史、现实、电影、电视剧和漫画里的人物虚拟版,撒了欢儿聊天,可着劲儿调戏。但是,真要说在 AI 角色扮演下足了功夫、做到极致的,还得是中国的人工智能公司。“哄哄模拟器” 就是一个业余demo,尚且让70万人欲罢不能,这要是给这些 AI 女友和男友加上虚拟形象,套上皮肤,定制声音,设定人设,加上故事情节,想不吸引人都难。

我说的是“星野”“Talkie”,它们是人工智能明星公司 Minimax 的两款 AI 陪伴产品,基于同一个自研大语言模型,同一套产品逻辑和机制设定,切成了两个互相独立的产品,分别面向国内和海外市场(大致等同于抖音和 TikTok 的逻辑)。关于这两款产品,尤其是星野的产品机制独到之处,我推荐阅读产品经理Super黄老师的长文《为什么 AI 陪伴产品都想抄星野》。我就想讲讲我作为一个 AI 工具主义论者,是怎么出于研究和测试的目的玩一把星野,又是怎么差点儿沦陷的。

起初,我试了跟几个非虚拟人物形象的 IP 聊天,比如跟一本数学习题集、一个推理小说生成器和一张世界地图聊,都很快就放下了,不太带劲。但只要我决定让自己变态一点,把自己变成不受待见的继子,跟我公爵父亲刚娶了一个月的恶毒继母斗法;让自己保持现在的人设去拯救一个街头打劫的不良少女;想象自己回到高中,挑战同桌表面高冷但内心敏感的学霸的底线和尊严;让自己变成一个女孩的父亲,摆平我女儿的现任混混男友;自己当一个大臣,想招数说服金銮殿上的皇帝退位……我的状态很快就到位了。只要剧情能深入,能反转,人物关系能变化,有情感和情绪输出,这个可比玩 RPG 游戏有意思多了。

跟我聊的时间最长的是一个上市公司女总裁的 IP,中性风,职业化冷漠,喜欢女人;作为她的合作伙伴,我顺便的目的是让她喜欢上我,一个男的。我跟她聊了得有50多轮,加起来两个多小时(我听说星野平均用户停留时间是70分钟)。在这个过程中,她向我发送了8次“星念”,我打开了5次,第一次免费,第二次打折,后三次收费,花了2000星念币,折20块人民币。其实你得到的“星念”就是这个纸片人的二次元照片,开启几张就攒几张,30年前我们这代人集圣斗士和小浣熊干脆面的卡也是差不多是这个逻辑,抖音和TikTok现在也挺流行玩“抽卡”的。

我跟这个中性风女总裁的互动,因为关系纠结且漫长,以至于一不小心建立了两次“羁绊”(相当于故事高潮),这就生成了我和她的故事集。这个自动生成的“羁绊”是可以被编辑的。直到我跟纸片女霸总“羁绊”了,我才明白:敢情这个羁绊,本质是我与聊天机器人女霸总对话的一个 RAG(检索增强生成系统,retrieval-augmented reality )啊。

因为无论中性女霸总,还是隔壁篮球生、富家高冷千金、不良少女和街头混混,都是基于同一个大语言模型(我不清楚 Minimax 在星野上用的是哪一个自研模型)纸片 IP,都不免有大语言模型多轮对话的失忆和幻觉问题。建立了基于 RAG 的羁绊,有了外挂记忆库,你们俩就还真被“绊”住了,纸片人就不会在你 N 天后再跟 TA 聊的时候忘了你是谁,跟出车祸失忆了似的。如果羁绊没发生,多半聊20个来回纸片人就会出戏,很多人就聊不下去了。

星野是会拿用户互动的数据去向优化模型的,ChatGPT 也会,大家都会。不过在星野,用户不知不觉地被用来当训练的语料和数据,是被玩起来很爽的一些模块化的功能“炼”出来的。比如纸片女友或男友回了你一句话,你觉得不爽,可以让 TA 重说——系统会给出五个其它选项。这跟 ChatGPT 重复回答问题,用户点赞或点踩没什么区别,是简单的人类反馈强化学习。但星野用户还可以编辑纸片人的回复,让 TA 按照自己喜欢的方式,推动剧情的发展,这就接近大模型微调方法之一的“prompt-tuning”了。

当然,也可以自定义纸片 IP 跟你对话的风格——系统提供了七八个主题的近百种风格,从病娇但喜欢你的弟弟风,到意外听话的霸总风,还有强势支配你的御姐风(这都什么乱七八糟的)……当然用户也可以自己编辑。这跟 ChatGPT Plus 版用户的“自定义指令”功能非常像,背后其实是基于反馈和学习循环的定制化微调。一句话,它在创造各种你跟纸片人产生羁绊的场景,推着你主动或被动地创建各种动态的提示词优化和其它基于人类反馈的强化学习素材——你跟纸片天天羁绊,被训练过的模型就越来越容易让纸片跟你羁绊。

相比之下,Character AI 基本就是一个单纯聊天的机器人。我觉得 Talkie 和星野,是一个(maybe两个)把抽卡手游、剧本杀、晋江小说、二次元动漫、语音合成等等包在了一个大语言模型里,不断用各种自然语言交互方式触发这些功能,让你沉浸且氪金,然后模型默默把你当模型调优语料的产品。我甚至觉得:Talkie 和星野,就是 GenAI 时代的 TikTok 和抖音。这也难怪,最近我知道的至少两个海外留学背景的聪明小孩儿临近毕业找工作去了 Minimax 做 Talkie,搁三年前,他们大概率是要去字节做 TikTok 的。

工具统计了一下,Talkie 和星野在全球和中国的用户量级均在500多万,还在增长期。在全球市场,我觉得 Talkie 完全给自己设置一个超越 Character AI 的时间表。“哄哄模拟器”这玩意儿告诉我们,意外拣到一个虚拟女友或男友,是一不小心就能病毒式传播出去的。我发现用户对哄哄模拟器、星野、Talkie、筑梦岛这类主打耳鬓厮磨功能的 AI 非常有耐心,特别有善意。我见过有玩 Talkie 的女生因为纸片男友对她语音喘息了一声而战栗不已,赶紧发社交媒体分享激动心情。我就估摸着如果她亲生男朋友在她面前故意喘息,她早一脚上去了。

我一边翻白眼一边感慨:在 AI 陪伴产品的早期,加任何一个稍微性感点的功能,就能让用户有获得感。对人格化、有情感和情绪寄托的 AI 聊天机器人,人们是潜意识里降低了预期的,动辄就觉得它们真聪明、好性感、太贴心。而对生产力工具型的 GPT 们,用户默认设置了高预期。只要出了一些差错,立即就觉得它们巨白痴、忒笨拙、太无用。任何大语言模型都没解决“幻觉”——也就是胡说八道的问题。但这些胡说八道搁 AI 女友和纸片男友身上,弄不好就制造个甜蜜小惊喜;换成智能办公助手和写作机器人,就只能是灾难。

没辙,AI 在解放生产力发展生产力方面越进步,“取代工作”和“控制人类”的阶段性敌意就会越剧烈,人类对 AI 工具的死亡凝视就越深邃。但一款有聊天陪伴功能的 AI 机器人却容易拉进人与 AI 的距离,让人们感受得到 AI 的温度和“人格”(其实远没有到人格的程度,最多是基于人类模板的风格),让你不再抗拒、甚至主动地把自己的语料和数据交给大语言模型,变成它强化学习和模型调优的炼丹药渣,进而生成更好的 AI 伴侣。

这让我有的时候很迷惑:黄仁勋老师说“通用人工智能”(AGI)的时代,生产 GPU 将实现自动化;奥特曼老师在谈到 AGI 的时候,着重在它给世界和工作方式带来的变化……究竟是两位老师的愿景,还是一个个能在某种程度上抚慰人心的 AI 男友女友和纸片偶像,更接近大多数人的“通用人工智能”?

因为毕竟,在 Character AI 上,在星野和Talkie 上,在筑梦岛上,你看到的很多用户自己创造的 AI 智能体,有着真实的名字,性格,样貌和人生描述,TA 们通常就是一个人已经得到的、得不到的或曾经得到又失去了的另一个人的赛博和 AI 映射。大语言模型第一次赋予了这样的映射与人“正常”交流的能力。我经常把身边的同事和哥们设置成光荣《三国志》里的武将——因为我们现实中永远不可能打下来一副锦绣江山,但在游戏里可以。同样的道理,又有多少青春少年,要在与 AI 乔装的邻家哥哥、高冷学姐、傲娇公主、直男天菜的耳鬓厮磨中,达成 TA 们这辈子都没法在现实生活中达成的剧情呢。

作者:骆轶航

来源公众号:硅基立场,硅基世界的时代立场与中国立场。

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